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11.
通过对一个滨海多层含水层系统的考察,该含水层系统由上、下弱透水层和介于中间的承压含水层组成,海底露头处被淤泥层覆盖.建立了描述该系统中地下水水头随潮汐波动的数学模型,并得到其解析解.该解析解与六个基本参数有关,分别是承压含水层的海潮传播参数,淤泥层的无量纲透水系数,上下弱透层与承压含水层贮水率的比率 (无量纲)和上下弱透层的无量纲越流.当这些参数取某些特殊值时,我们的解便化简为前人考虑的几种简单情形对应的解.分析表明,承压含水层中地下水水头波幅是上、下弱透水层贮水率和越流系数的减函数,是淤泥层相对透水系数的增函数;波动相位(时滞)是上、下弱透水层贮水率和越流系数的增函数,是淤泥层相对透水系数的减函数. 相似文献
12.
13.
攀枝花钒钛磁铁矿区土壤重金属地球化学特征及污染评价 总被引:9,自引:0,他引:9
为了解攀枝花钒钛磁铁矿区土壤重金属的特征及污染程度,采集了矿区表层土壤样品和两个土壤剖面,用多种分析方法有针对性地分析了Cu、Pb、Zn、Ti、V、Co、Ni、As、Cd、Cr、Hg、Mn十二种元素。在分析分布特征基础上,对重金属进行了污染物负荷指数评价,结果发现:1)攀枝花钒钛磁铁矿矿区表层土壤大部分属于中等污染,少数属于强污染,个别达到了极强污染;2)Co、V、Cu、Cd、Ti几种元素的最高污染系数大,Zn、Mn、Ni、Cr四种元素的最高污染系数次之,Hg、Pb两种元素的最高污染系数较小,As的最高污染系数最小;3)从各区域的污染物负荷指数来看,排土场周围和朱矿采矿场下游附近污染程度较大,远离矿区以及矿区上游污染较小。 相似文献
14.
利用宜昌市历史气象数据、电力负荷数据以及日期类型数据等建立LSTM网络模型,通过逐步调优试验评估,提出适用于宜昌电力负荷预测的LSTM网络模型方案。利用过去48h的历史气象资料、电力负荷资料以及节假日类型资料对当前时次的电力负荷预测效果最好,平均绝对百分比误差可达到1.79%;对一天24h各时次的负荷进行直接预测时,宜选用过去72h的历史资料及51个隐藏层单元,其预测效果最好,但效果仍远不如对单一时次的预测;利用提出的模型分别对选取的三个个例进行单时次滚动预测及24h直接预测检验,结果显示预测效果均较好,平均MAPE均在2%以内,表明提出的预测模型具有一定的可行性。 相似文献
15.
中国二氧化硫排放控制的效果评估 总被引:16,自引:0,他引:16
综合中国大陆二氧化硫排放源详细资料及国家所制定的酸雨控制区和二氧化硫控制区污染源控制排放目标,推算了1995年、2000年和2005年1.×1.网格的二氧化硫排放量;应用三维欧拉型污染物输送模式模拟计算了1995年硫沉降量和地面二氧化硫浓度的分布,以及依照控制目标实施后2000年和2005年控制区硫沉降和二氧化硫浓度的变化;根据中国硫沉降临界负荷的分布,计算了不同时期超临界负荷区和超临界负荷量.结果表明,2000年和2005年在二氧化硫排放量与1995年相比分别减少21.4%和28.4%的情况下,在我国大陆的硫沉降量分别下降了17%和24.7%;1995年中国超临界负荷区面积已达国土面积的32.7%,硫沉降超临界负荷总量占该年硫沉降总量的45.4%,危害相当严重;以目前的控制方案和控制目标,全国硫沉降超临界负荷总量比1995年减少12%~35.3%,超临界负荷区域面积减少0.3%~6.9%,超临界负荷区域面积减少非常有限. 相似文献
16.
通过计算日用电量气象变化率lml、日最大用电负荷气象变化率lmh,分析了湖州市2006—2008年用电量及最大用电负荷的变化特征及其与气象要素的关系,着重研究了平均气温、最高气温、最低气温对用电量及最大用电负荷的影响,建立了日最大用电负荷、日用电量的预测模型。结果表明:用电量及最大用电负荷表现出年周期变化,且稳步递增,但月差异明显;不同月份不同气象因子对用电量及最大用电负荷的影响各有不同,lmh、lml与气象因子相关性显著的月份集中在6—10月;在不同温度范围,气温对用电量及最大用电负荷的影响程度也不同,随着气温变化,用电量和最大用电负荷的变化率最大可达20%;在7月、8月,气温升高1℃时,lmh、lml的变化最大,可达2%~5%。 相似文献
17.
18.
为做好天津电力气象服务工作,提供符合电力负荷预测需求的人体舒适度预报产品,本文根据国内外多种人体舒适度预报模型,利用2002—2005年夏季天津逐日电力负荷数据和气象数据,计算天津市逐日平均人体舒适度,详细分析各模型计算结果与平均气温和气象负荷的对应关系。结果发现,UTCI模型、吕伟林室外预报模型和李源模型计算的人体舒适度更符合天津市人体舒适度感觉,且与电力气象负荷的线性相关性较好。鉴于吕伟林模型在我国应用较广,本文采用最小二乘法对吕伟林室外预报模型进行拟合订正,建立出符合天津市电力气象服务需求的人体舒适度预报模型。 相似文献
19.
利用2010—2012年6—8月西安市逐日电力负荷资料及对应时段地面观测站数据,分析了高温天气过程中日最大电力负荷的变化特征。结果发现,3年间西安地区共发生晴热天气过程5次,闷热天气过程4次,其中晴热天气过程发生在6月,闷热天气过程发生在7、8月,且闷热天气过程的电力负荷增长更加明显;利用日最高气温变化跟踪气象负荷的变化发现,日最高气温33℃为西安市气象负荷初始气温敏感点,35℃为强气温敏感点,38℃为极强气温敏感点;引入积温累积效应,建立了多元回归的电力气象负荷预测模型,经2013年夏季模型应用检验表明,日最大电力负荷预测平均误差为6.0%,能较好的模拟电力负荷的实际变化,对西安市夏季电力气象服务工作有指导意义。 相似文献
20.